Я столкнулся с проблемой, когда следил за gitHub-репозиторием MarkDaoust: https://github.com/googlecodelabs/tensorflow-for-poets-2
То, что я сделал, - это создание модели мобильной сети, которая классифицирует различные классы, создание retrained_graph.pb и retrained_labels.txt
Проблема в том, что я не могу создать путаницу для всех классов. Я пытался использовать скриптvalu.py, но он бесполезен, даже tf.confusion_matrix бесполезен, потому что я не знаю, какие изображения находятся в тестовом наборе / training_test (я просто знаю, сколько изображений будет выбрано из каждая папка класса).
Я надеюсь, что есть функция или что-то, что, учитывая retrained_graph.pb, может дать мне матрицу путаницы, в противном случае я должен сделать все вручную, потому что скрипт переобучения может распечатать все ошибочно классифицированные изображения из тестового набора, но это было бы огромным работа должна быть выполнена вручную.